Big Data

Big Data

1. Contexto Historico

   • Contexto Histórico: El término "Business Intelligence" fue introducido en 1958 por Hans Peter Luhn de IBM.
     • Su investigación ayudó a establecer métodos para crear algunas de las primeras plataformas de análisis de IBM
   • Surge por la necesidad de procesar grandes volúmenes de datos generados por empresas tecnológicas como Google.

2. Implicaciones del Big Data

   • Permite la gestión de grandes volúmenes de datos que superan las capacidades de bases de datos tradicionales.
   • Ayuda a las organizaciones a extraer patrones y tendencias para una toma de decisiones informada.
   • Generación de un ecosistema de herramientas avanzadas como Apache Spark, NoSQL (por ejemplo, MongoDB, Apache Cassandra) para diversas aplicaciones que requieren una respuesta rápida y análisis en tiempo real.

3. Definiciones del Big Data

   • Se refiere al conjunto de tecnologías específicas que permiten el procesamiento y análisis de datos complejos y voluminosos que no pueden ser manejados por sistemas de computación convencionales.
   • Tres V's del Big Data
     • Volumen: Cantidad de datos generados. Velocidad: Rapidez a la que se generan y procesan datos. Variedad: Diversidad de tipos de datos y fuentes.
   • Machine Learning y Big Data: se define como la tecnica de aprendizaje automático se integran en el análisis de Big Data para mejorar la predicción y la toma de decisiones en diversos campos